Python هي لغة برمجة مستخدمة على نطاق واسع في مجال التعلم الآلي (ML) نظرًا لبساطتها وتعدد استخداماتها وتوافر العديد من المكتبات والأطر التي تدعم مهام ML. على الرغم من أن استخدام Python لتعلم الآلة ليس شرطًا، إلا أنه يوصى به ويفضله العديد من الممارسين والباحثين في هذا المجال.
من خلال برنامج شهادة EITC/AI/GCML، تكون تعليمات Python وTensorFlow النموذجية المقدمة أحيانًا بمثابة مرجع فقط (أساسًا للمقدرين العاديين والبسيطين الذين يتم تناولهم في المنهج الدراسي). ستتبع التعليمات التفصيلية حول استخدام TensorFlow في Python في عناصر المنهج اللاحقة. في EITC/AI/GCML، لا يتعين على المرء التعمق في Python وTensorFlow، لأنه ليس مطلوبًا.
من ناحية أخرى، تسمح بساطة لغة Python بالتقدم إلى مستوى جديد تمامًا من العمل مع الذكاء الاصطناعي حتى بدون أي معرفة فيما يتعلق بالبرمجة. توفر Python نظامًا بيئيًا واسعًا من المكتبات مثل NumPy وPandas وScikit-learn وTensorFlow وPyTorch، والتي تعتبر ضرورية جدًا لمهام تعلم الآلة المختلفة مثل المعالجة المسبقة للبيانات وبناء النماذج والتدريب والتقييم.
يمكن أن تُعزى شعبية بايثون في مجتمع تعلم الآلة إلى عدة أسباب. أولاً، لغة بايثون سهلة الاستخدام ولها بناء جملة بسيط وسهل القراءة، مما يسهل على المبتدئين التعلم والفهم. تعتبر هذه الخاصية حاسمة في تعلم الآلة، حيث تتضمن الخوارزميات المعقدة والعمليات الرياضية. بالإضافة إلى ذلك، لدى Python مجتمع كبير من المطورين الذين يساهمون بنشاط في تطوير مكتبات ML ويشاركون معارفهم من خلال المنتديات والمدونات والبرامج التعليمية. يعد هذا الدعم المجتمعي لا يقدر بثمن بالنسبة للأفراد الذين يبحثون عن المساعدة والتوجيه في مشاريع تعلم الآلة الخاصة بهم.
علاوة على ذلك، فإن توافق Python مع أنظمة التشغيل المختلفة وقدرتها على التكامل بسلاسة مع اللغات الأخرى مثل C/C++ وJava يجعلها خيارًا متعدد الاستخدامات لتطوير تعلم الآلة. تحتوي العديد من أطر تعلم الآلة الشائعة مثل TensorFlow وPyTorch على واجهات برمجة تطبيقات Python، مما يتيح للمستخدمين الاستفادة من قوة هذه الأطر مع الاستمتاع ببساطة برمجة Python.
على الرغم من أن لغة Python هي اللغة المفضلة لتعلم الآلة، إلا أنها ليست الخيار الوحيد المتاح. يمكن أيضًا استخدام لغات برمجة أخرى مثل R وJava وJulia لمهام ML. ومع ذلك، قد لا تقدم هذه اللغات نفس مستوى الدعم وسهولة الاستخدام الذي توفره لغة Python في سياق تعلم الآلة. لذلك، بالنسبة للأفراد الذين يتطلعون إلى بدء مهنة في تعلم الآلة أو العمل في مشاريع تعلم الآلة، يوصى بشدة بتعلم بايثون للاستفادة الكاملة من الموارد والأدوات المتاحة في النظام البيئي لتعلم الآلة.
على الرغم من أن لغة Python ليست شرطًا لتعلم الآلة، إلا أن اعتمادها على نطاق واسع ونظامها البيئي الغني بالمكتبات ودعم المجتمع وسهولة الاستخدام يجعلها الخيار الأمثل للأفراد المهتمين بممارسة مهنة في مجال التعلم الآلي.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ما هو تحويل النص إلى كلام (TTS) وكيف يعمل مع الذكاء الاصطناعي؟
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- ماذا تعني مجموعة البيانات الأكبر في الواقع؟
- ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
- ما هو التعلم المجمع؟
- ماذا لو لم تكن خوارزمية التعلم الآلي المختارة مناسبة وكيف يمكن التأكد من اختيار الخوارزمية الصحيحة؟
- هل يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى الإشراف أثناء التدريب؟
- ما هي المعلمات الأساسية المستخدمة في الخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning